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[转载]【建模与辨识程序】递推的最小二乘辨识程序

已有 386 次阅读 2019-11-4 14:14 |系统分类:科研笔记|文章来源:转载

%FLch3RLSeg3
clear%
清理工作间变量
L=15;% M
序列的周期
y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%
四个移位积存器的输出初始值
for i=1;%
开始循环,长度为L
x1=xor(y3,y4);%
第一个移位积存器的输入是第3个与第4个移位积存器的输出的
x2=y1;%
第二个移位积存器的输入是第3个移位积存器的输出
x3=y2;%
第三个移位积存器的输入是第2个移位积存器的输出
x4=y3;%
第四个移位积存器的输入是第3个移位积存器的输出
y(i)=y4;%
取出第四个移位积存器幅值为"0""1"的输出信号,
if y(i)>0.5,u(i)=-0.03;%
如果M序列的值为"1",辨识的输入信号取“-0.03”
else u(i)=0.03;%
M序列的值为"0",辨识的输入信号取“0.03”
end%
小循环结束
y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%
为下一次的输入信号做准备
end%
大循环结束,产生输入信号u
figure(1);%
1个图形
stem(u),grid on%
以径的形式显示出输入信号并给图形加上网格
z(2)=0;z(1)=0;%
z的前两个初始值为零
for k=3:15;%
循环变量从315
z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2);%
给出理想的辨识输出采样信号
end
%RLS
递推最小二乘辨识
c0=[0.001 0.001 0.001 0.001]';%
直接给出被辨识参数的初始值,即一个充分小的实向量
p0=10^6*eye(4,4);%
直接给出初始状态P0,即一个充分大的实数单位矩阵
E=0.000000005;%
相对误差E=0.000000005
c=[c0,zeros(4,14)];%
被辨识参数矩阵的初始值及大小
e=zeros(4,15);%
相对误差的初始值及大小
for k=3:15; %
开始求K
h1=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2)]'; x=h1'*p0*h1+1; x1=inv(x); %
开始求K(k)
k1=p0*h1*x1;%
求出K的值
d1=z(k)-h1'*c0; c1=c0+k1*d1;%
求被辨识参数c
e1=c1-c0;%
求参数当前值与上一次的值的差值
e2=e1./c0;%
求参数的相对变化
e(:,k)=e2; %
把当前相对变化的列向量加入误差矩阵的最后一列
c0=c1;%
新获得的参数作为下一次递推的旧参数
c(:,k)=c1;%
把辨识参数c 列向量加入辨识参数矩阵的最后一列
p1=p0-k1*k1'*[h1'*p0*h1+1];%
求出 p(k)的值
p0=p1;%
给下次用
if e2<=E break;%
若参数收敛满足要求,终止计算
end%
小循环结束
end%
大循环结束
c%
显示被辨识参数
e%
显示辨识结果的收敛情况
%
分离参数
a1=c(1,; a2=c(2,; b1=c(3,; b2=c(4,; ea1=e(1,; ea2=e(2,; eb1=e(3,; eb2=e(4,;
figure(2);%
2个图形
i=1:15;%
横坐标从115
plot(i,a1,'r',i,a2,':',i,b1,'g',i,b2,':') %
画出a1a2b1b2的各次辨识结果
title('Parameter Identification with Recursive Least Squares Method')%
图形标题
figure(3); %
3个图形
i=1:15; %
横坐标从115
plot(i,ea1,'r',i,ea2,'g',i,eb1,'b',i,eb2,'r:') %
画出a1a2b1b2的各次辨识结果的收敛情况
title('Identification Precision') %
图形标题




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